AI: l’approccio ibrido tra innovazione e accessibilità
L'AI Index Report 2024 della Stanford University evidenzia un cambiamento paradigmatico nella produzione di conoscenza e innovazione nel campo dell'Ai.
Le grandi aziende tecnologiche stanno assumendo un ruolo predominante nella ricerca e nello sviluppo dell'IA, superando le istituzioni accademiche tradizionali. Nel 2023, 51 dei principali modelli di machine learning sono stati sviluppati da entità aziendali, in netto contrasto con i 15 provenienti dal settore universitario. Questo spostamento, iniziato nel 2017, si è intensificato esponenzialmente, segnando una trasformazione sostanziale nel panorama della ricerca.
L'aspetto economico di questa evoluzione è rilevante. I costi associati allo sviluppo e all'addestramento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) hanno raggiunto livelli senza precedenti. Se fino al 2022 tali costi si aggiravano intorno a pochi milioni di dollari, modelli come GPT-4 di OpenAI e Gemini Ultra di Google hanno richiesto investimenti rispettivamente di 78 e 191 milioni di dollari. Le proiezioni future indicano un'ulteriore escalation, con stime che prevedono costi fino a 1 miliardo di dollari nel 2024 e 10 miliardi nel 2025.
OpenAI, l'azienda pioniera nel campo dell'IA generativa, esemplifica le sfide finanziarie associate a questo settore in rapida evoluzione. Nonostante il successo commerciale di ChatGPT, l'azienda affronta significative pressioni economiche. Le previsioni indicano potenziali perdite di 5 miliardi di dollari per il 2024. I costi operativi sono considerevoli: 7 miliardi di dollari per l'addestramento dei modelli, 1,5 miliardi per il personale, e 700.000 dollari giornalieri solo per il mantenimento operativo di ChatGPT. Sebbene i ricavi siano in crescita, attestandosi intorno ai 2 miliardi di dollari annui da ChatGPT, essi non sono ancora sufficienti a compensare le ingenti spese.
Un ulteriore aspetto critico è lo sviluppo dell'infrastruttura hardware necessaria per supportare l'avanzamento dell'IA. Sam Altman, CEO di OpenAI, sta perseguendo un ambizioso progetto volto ad aumentare la capacità globale di produzione di chip specializzati per l'IA. In questo contesto di investimenti massicci e costi operativi elevati, emerge un'opportunità significativa per le piccole e medie imprese (PMI), le small enterprise, e persino le grandi corporazioni di adottare un approccio più sostenibile e efficace all'implementazione dell'IA. Questo approccio ibrido combina l'utilizzo di grandi modelli linguistici (LLM) esistenti con lo sviluppo di modelli più piccoli e specializzati (SLM), conseguendo un equilibrio tra potenza, efficienza e personalizzazione.
“Un approccio ibrido all’AI combina l’utilizzo di grandi modelli linguistici esistenti con lo sviluppo di modelli più piccoli e specializzati, bilanciando potenza, efficienza e personalizzazione.”
I Vantaggi dell'approccio ibrido
Ottimizzazione dei costi: L'utilizzo di LLM esistenti tramite API per compiti generali, combinato con lo sviluppo di SLM per esigenze specifiche, permette una significativa riduzione dei costi di implementazione e operativi.
Personalizzazione mirata: Gli SLM possono essere addestrati su dataset specifici del settore o dell'azienda, garantendo risultati più accurati e pertinenti per compiti specializzati, senza la necessità di investimenti paragonabili a quelli richiesti dai grandi LLM.
Efficienza computazionale: Gli SLM richiedono risorse computazionali inferiori per l'inferenza, consentendo implementazioni più efficienti e economicamente sostenibili.
Controllo dei dati e privacy: L'utilizzo di SLM personalizzati offre un maggiore controllo sui dati sensibili dell'azienda, mitigando i rischi legati alla privacy e alla sicurezza, aspetto particolarmente critico in un'epoca di crescente regolamentazione.
Agilità e adattabilità: Le aziende possono aggiornare e riaddestrare più facilmente gli SLM in risposta ai cambiamenti del mercato o delle esigenze aziendali, garantendo una maggiore flessibilità operativa.
Implementazione strategica
Valutazione delle esigenze: Le aziende dovrebbero condurre un'analisi approfondita dei propri processi per identificare le aree in cui l'IA può apportare il massimo valore, distinguendo tra compiti generici e specifici.
Selezione dei modelli: Per i compiti generici, l'utilizzo di LLM esistenti tramite API può offrire risultati rapidi e efficaci. Per le esigenze specifiche, lo sviluppo di SLM personalizzati può garantire una maggiore precisione e controllo
Integrazione graduale: Un'implementazione progressiva permette di testare e affinare le soluzioni IA, minimizzando i rischi e massimizzando il ritorno sull'investimento.
Formazione e adattamento: Investire nella formazione del personale e nell'adattamento dei processi aziendali è cruciale per massimizzare i benefici dell'IA.
Considerazioni per diverse scale aziendali
PMI e Small Enterprise: Per queste realtà, l'approccio ibrido offre l'opportunità di accedere a tecnologie IA avanzate senza la necessità di investimenti proibitivi. La focalizzazione su SLM specifici per il proprio settore può creare un vantaggio competitivo significativo.
Grandi Corporazioni: Anche per le aziende di maggiori dimensioni, l'approccio ibrido può offrire vantaggi in termini di efficienza e personalizzazione. Possono sfruttare la loro maggiore capacità di investimento per sviluppare SLM più sofisticati, integrandoli con LLM per compiti più generali.
Prospettive future
L'evoluzione dell'IA verso modelli sempre più efficienti e specializzati potrebbe rendere l'approccio ibrido ancora più vantaggioso nel tempo. La crescente disponibilità di modelli open source (65,7% nel 2023) offre ulteriori opportunità per le aziende di costruire soluzioni IA personalizzate e economicamente sostenibili. Nonostante i numerosi vantaggi, l'implementazione di un approccio ibrido all'IA presenta anche sfide e limitazioni significative:
a) Complessità di integrazione: Combinare LLM esistenti con SLM personalizzati può risultare tecnicamente complesso, richiedendo competenze specializzate che non tutte le aziende possiedono internamente.
b) Rischio di frammentazione: L'utilizzo di molteplici modelli potrebbe portare a una frammentazione dei sistemi IA, rendendo più difficile la gestione e la manutenzione complessiva.
c) Aggiornamento continuo: Con l'evoluzione rapida dei LLM, le aziende dovranno costantemente aggiornare le loro integrazioni e riaddestrare i SLM, il che potrebbe risultare dispendioso in termini di tempo e risorse.
d) Limitazioni di performance: Gli SLM, pur essendo più efficienti, potrebbero non raggiungere le prestazioni dei LLM più avanzati in compiti complessi o generalizzati.
e) Dipendenza da fornitori esterni: L'utilizzo di LLM tramite API crea una dipendenza da fornitori esterni, con potenziali rischi legati alla continuità del servizio e alle modifiche delle politiche di prezzo.
f) Sicurezza e privacy: Nonostante il maggior controllo offerto dagli SLM, l'uso di LLM esterni solleva ancora preoccupazioni sulla sicurezza dei dati e sulla conformità normativa, specialmente in settori altamente regolamentati.
g) Bilanciamento costi-benefici: Determinare il giusto equilibrio tra l'uso di LLM e lo sviluppo di SLM richiede un'attenta analisi costi-benefici, che potrebbe risultare complessa per molte organizzazioni.
UN ESEMPIO
Per illustrare concretamente l'applicazione dell'approccio ibrido, consideriamo il caso di TechnoFab, un'azienda manifatturiera di medie dimensioni specializzata nella produzione di componenti elettronici.
TechnoFab desiderava migliorare l'efficienza dei suoi processi di controllo qualità e ottimizzare la gestione del servizio clienti. L'azienda disponeva di risorse limitate per l'implementazione dell'IA e necessitava di soluzioni personalizzate per le sue esigenze specifiche.
Controllo qualità
LLM: TechnoFab ha utilizzato un LLM esistente tramite API per l'analisi generale delle immagini e il riconoscimento di difetti comuni.
SLM: Ha sviluppato un SLM specializzato, addestrato sui propri dati storici, per identificare difetti specifici dei suoi prodotti.
Servizio clienti
LLM: Ha implementato un chatbot basato su un LLM per gestire le richieste generali dei clienti.
SLM: Ha creato un SLM per elaborare e categorizzare le richieste specifiche relative ai prodotti TechnoFab, integrandolo con il sistema di gestione degli ordini dell'azienda.
Risultati
Miglioramento dell'efficienza: Il tasso di rilevamento dei difetti è aumentato del 28%, riducendo i costi di garanzia del 15%.
Ottimizzazione del servizio clienti: Il tempo di risposta medio alle richieste dei clienti è diminuito del 62%, con un aumento della soddisfazione del cliente del 24%.
Risparmio sui costi: L'approccio ibrido ha permesso a TechnoFab di implementare soluzioni IA avanzate con un investimento iniziale del 40% inferiore rispetto all'adozione di sistemi IA completamente personalizzati.
Flessibilità: TechnoFab può facilmente aggiornare i suoi SLM per adattarsi a nuovi prodotti o cambiamenti nei processi produttivi.
Sfide affrontate:
Integrazione tecnica: TechnoFab ha dovuto investire nella formazione del personale IT per gestire l'integrazione tra LLM e SLM.
Bilanciamento delle risorse: L'azienda ha dovuto attentamente bilanciare l'allocazione delle risorse tra l'utilizzo di API per LLM e lo sviluppo interno di SLM.
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L'approccio ibrido ha permesso a TechnoFab di sfruttare i vantaggi dell'IA in modo economicamente efficiente, ottenendo miglioramenti significativi nelle aree chiave del controllo qualità e del servizio clienti. Questo caso dimostra come l'approccio ibrido possa essere una soluzione pratica e efficace per le PMI che cercano di implementare l'IA con risorse limitate.
Autore: Luca Palma, AI Executive Evangelist per il Gruppo E
